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代码调试：实现退化模型的训练
作者：安静到无声 个人主页
目录
- 代码调试：实现退化模型的训练
- 问题1：如何在coco原始编码的基础上修改原始的文件?
- **方法1**：修改生成的文件
- **方法2**：直接修改源文件`instances_train2014.json`和`instances_val2014.json`
- 问题2：构建退化后的数据集
- 问题3：将多个退化图片训练和测试文件合并为一个
- 问题4：训练参数的配置
- 问题5：在八卡上训练原始模型
- 推荐专栏
问题1：如何在coco原始编码的基础上修改原始的文件?
- coco文件的路径信息
- coco文件的标记数据等
方法1：修改生成的文件
在训练时，原始模型主要送训练和验证图片路径和标签，
#------------------------------------------------------#
#train_annotation_path 训练图片路径和标签
#val_annotation_path 验证图片路径和标签
#------------------------------------------------------#
train_annotation_path = './utils_coco/coco_train.txt'
val_annotation_path = './utils_coco/coco_val.txt'
文件的格式类型如下：
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/val2014/COCO_val2014_000000558840.jpg 199,200,276,270,52 325,104,358,209,39 168,90,199,178,39 1,87,35,262,41 346,1,638,344,0 239,42,258,118,39 409,215,480,265,44 0,1,93,161,0 276,13,307,74,39 3,263,362,419,60 413,201,485,257,44
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/val2014/COCO_val2014_000000200365.jpg 234,317,383,355,52 239,347,399,404,52 296,388,297,388,52 251,333,376,355,52 128